是的，开发者可以为特定应用自定义 LLM（大型语言模型）护栏。护栏是控制 LLM 如何生成或处理内容的机制，确保其符合特定要求，如安全性、准确性或特定领域的规则。自定义包括修改参数、添加过滤器或集成外部逻辑，以定制模型的行为。例如，客户服务聊天机器人可能需要护栏来避免俚语，并专注于产品常见问题解答，而医疗应用可能需要严格避免未经证实的健康声明。 开发者通过调整审核阈值、定义允许的主题或通过代码阻止某些响应模式来实现这一点。
自定义通常涉及使用 LLM 平台提供的 API 或框架。 许多服务提供工具来设置输入验证、输出过滤或实时审核规则。 例如，开发者可以使用正则表达式模式来检测和编辑用户输入或输出中的敏感信息（如信用卡号）。 另一种方法是实施允许列表或拒绝列表，以强制执行词汇约束 - 例如，阻止儿童教育应用程序中的亵渎性内容。 一些平台还允许开发者在自定义数据集上微调模型，将特定领域的知识直接嵌入到模型的行为中。 诸如 OpenAI 的审核 API 或 Microsoft Guidance 等开源库等工具提供了可编程接口，以强制执行这些规则，而无需重建整个模型。
然而，有效的自定义需要在特异性和灵活性之间取得平衡。 过于严格的护栏会使 LLM 无法使用，而较弱的护栏则会带来意外输出的风险。 例如，旅游预订应用程序可能需要护栏，以确保 LLM 仅参考经过验证的合作伙伴，并避免建议无法到达的目的地。 开发者通常迭代地测试护栏，将自动检查与人工审查相结合以完善阈值。 语义过滤（阻止偏离预定义意图的响应）或上下文感知验证（根据知识图谱检查响应）等技术增加了控制层。 通过结合这些方法，开发者可以创建满足其特定用例的功能和道德要求的护栏。